BAB V HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN Metode anlisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah

Transkripsi

1 BAB V HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN Penelitian ini menganalisis mengenai pengaruh Kemiskinan, Produk Domestik Regional Bruto dan Belanja Modal terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung tahun Metode anlisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah data panel dengan model fixed effect yang menggunakan program statistik komputer, yakni Eviews 9.0. hasil dari pengolahan data dalam bab ini dianggap merupakan hasil estimasi terbaik karena dapat memenuhi kriteria dalam teori ekonomi, ekonometrika dan statistika. Berdasarkan model regresi data panel yang terdiri atas tiga pendekatan, yaitu model fixed effect, random effect dan common effect, untuk menentukan model manakah yang akan digunakan dalam penelitian ini maka terlebih dahulu penelitian ini menggunakan uji Chow dan uji Hausman. A. Uji Kualitas Data 1. Uji Heterokedastisitas Indikator suatu model mengalami heteroskedastisitas adalah nilai i membentuk hubungan yang signifikan dengan variabel prediktornya. Dengan adanya heteroskedastisitas ini maka akurasi model dapat mengalami penurunan pada nilai variabel prediktor yang semakin besar 57

2 (jika terjadi korelasi positif) atau pada nilai variabel prediktor yang semakin kecil (jika terjadi korelasi negatif) (Nawari, 2010). Uji Heteroskedastistas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan lainnya. Model regresi yang baik yaitu terjadi homoskedastisitas atau tidak terjadi heteroskedastisitas. Untuk menguji heteroskedastisitas diantaranya metode Uji Park,Uji White, Uji Jenjang Spearman, Uji Glesjer, Uji ChiSquare (Ghozali, 2005). Tabel 5.1 Uji Heteroskedastisitas dengan Uji White Fstatistic Prob. F (3,38) Obs *Rsquared Prob. ChiSquare(3) Scaled explained SS Prob. ChiSqaure(3) Berdasarkan tabel diatas, karena nilai Prob. ChiSquare(3) > 0,05, maka dapat ditarik kesimpulan model diatas tidak mengandung heterokedastisitas. 2. Uji Multikolinearitas Multikolinearitas yaitu adanya hubungan linear yang pasti antara peubahpeubah bebasnya. Multikolinearitas terjadi pada model regresi dengan menggunakan lebih dari satu variabel independen (regresi berganda) dimana terjadi korelasi yang kuat antar variabel independen. Adanya korelasi tersebut menyebabkan nilai taksir dari k semakin tidak 58

3 stabil. Model yang baik tentunya tidak mengalami multikolinearitas (Nawari, 2010). Sebagaimana dalam daftar asumsi klasik Multikolinearitas adalah korelasi linear yang perfect atau eksak di antara variabel penjelas yang dimasukkan dalam model. Jika antara variabel independen ada yang memiliki korelasi tinggi maka hal tersebut mengindikasikan adanya multikolinearitas. Tabel 5.2 Uji Multikolinearitas _BANGKA _BANGKA 1 _BELITUN G _BANGKA BARAT _BANGKA TENGAH _BANGKA SELATAN _BELITUN GTIMUR _PANGKA LPINANG _BELITUN G _BANGKA BARAT _BANGKA TENGAH _BANGKA SELATAN _BELITUN GTIMUR _PANGKA LPINANG Berdasarkan tabel 5.2, dapat ditarik kesimpulan koefisein korelasi antar variabel bebas < 0,9 yang berarti tidak mengandung multikolinearitas pada masingmasing variabel. 59

4 B. Analisis Pemilihan Model Pengujian statistik untuk memilih model pertama kali adalah dengan melakukan uji Chow untuk menentukan apakah metode fixed effect atau random effect yang baik digunakan dalam membuat regresi data panel. Uji Chow digunakan untuk memilih metode pengujian data panel antara metode fixed effect atau random effect. Jika nilai F statistik pada uji Chow signifikan, maka uji Hausman akan dilakukan untuk memillih antara metode fixed effect atau random effect. Hasil uji Hausman dengan nilai probabilitas yang kurang dari adalah signifikan, yang artinya metode fixed effect yang dipilih untuk mengolah data panel. 1. Uji Chow (Uji Likehood) Uji Chow atau Chow test merupakan pengujian untuk menentukan model fixed effect atau random effect yang paling tepat digunakan dalam mengestimasi data panel. H0 : Common Effect Model H1 : Fixed Effect Model Apabila probabilitas chisquare diperoleh kurang dari alpha 5% maka H ditolak dan H 1 diterima. Hasil dari estimasi menggunakan uji chow adalah sebagai berikut: 60

5 Tabel 5.3 Uji Chow Effect Test Statistic d.f. Prob Crosssection F (6.32) Crosssection Chisquare Berdasarkan tabel uji Chow diatas, maka kedua nilai probabilitas Cross Section F adalah dan probabilitas crosssection Chi square adalah sebesar lebih kecil dari alpha 5% sehingga hipotesis nol ditolak dan hipotesis satu diterima. Dari hasil diatas dapat ditarik kesimpulan bahwa pada uji chow model yang terbaik untuk digunakan adalah model fixed effect. 2. Uji Hausman Uji Hausman merupakan pengujian statistik untuk memilih apakkah metode fixed effect atau random effect yang paling tepat digunakan. H0 H1 : Random Effect Model : Fixed Effect Model Jika hasil dari uji Hausman menyatakan probabilitas Chisquare kurag dari alpha 5% maka H 1 diterima sedangkan jika alpha lebih besar dari 5% maka H 0 ditolak. Berikut adalah hasil estimasi menggunakan Uji Hausman: 61

6 Tabel 5.4 Uji Hausman Test Summary ChiSq. Statistik Chi S.q d.f Prob Crosssection random Berdasarkan Tabel nilai probabilitas Crosssection random adalah sebesar lebih kecil dari alpha 5% yang artinya hipotesis nol ditolak dan hipotesis satu diterima. Sehingga berdasarkan Uji Hausman model yang terbaik untuk digunakan dalam penelitian ini adalah model fixed effect. C. Analisis Model Terbaik Pemilihan model ini menggunakan uji analisis yang paling tepat, yang dijelaskan dalam tabel berikut ini: Tabel 5.5 Hasil Estimasi Common Effect, Fixed Effect dan Random effect Variabel Dependen: IPM Model Common Effect Fixed Effect Random Effect Konstanta Standar error TStatistic Probabilitas Kemiskinan Standar error TStatistic Probabilitas PDRB Standar error TStatistic Probabilitas

7 Variabel Model Dependen: IPM Common Effect Fixed Effect Random Effect Belanja Modal Standar error TStatistic Probabilitas R FStatistic Prob (F_Stat) DurbinWatson Stat Berdasarkan uji spesifikasi model yang telah dilakukan dari kedua analisis yang dilakukan yaitu dengan menggunakan uji chow dan uji huasman yang keduanya menyarankan untuk menggunakan fixed effect model dan dari perbandingan uji pemilihan yang paling tepat maka model yang digunakan dalam mengestimasikan Kemiskinan, Produk Domestik Regional Bruto terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung adalah fixed effect model. D. Hasil Estimasi Model Regresi Panel Berdasarkan daru uji spesifikasi model yang sudah dilakukan serta dari perbandingan nilai terbaik, maka model regresi data panel yang digunakan adalah fixed effect model. Pada pengujian sebelumnya, model telah lolos dari uji asumsi klasik, sehingga hasil yang didapatkan setelah estimasi konstanta dan tidak bias. Dengan menggunkan model fixed effect, terdapat tiga variabel independen yang berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen yaitu, variabel kemiskinan dengan nilai probabilitas 63

8 0.0182, variabel PDRB dengan nilai probabilitas dan variabel belanja modal dengan nilai probabilitas Berikut ini adalah hasil estimasi data dengan jumlah observasi sebanyak 6 Kabupaten dan 1 Kota di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung tahun Tabel 5.6 Hasil Estimasi Model Fixed Effect Variabel Dependen: Indeks Pembangunan Manusia Model Fixed Effect Konstanta Standar error Tstatistic Probabilitas Kemiskinan Standar error TStatistic Probabilitas PDRB Standar error TStatistic Probabilitas Belanja Modal Standar error TStatistic Probabilitas R FStatistic Prob (FStat) DurbinWatson Stat Dari tabel diatas, maka dapat dibuat model analisis data panel mengenai analisis faktorfaktor yang mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia di setiap Kabupaten/Kota di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung, yang di interpretasikan sebagai berikut: 64

9 IPM Bangka = (efek wilayah) * K Bangka * PDRB Bangka * BM Bangka IPM Belitung = (efek wilayah) * K Belitung * PDRB Belitung * BM Belitung IPM Bangka Barat = (efek wilayah) * K Bangka barat * PDRB Bangka barat * BM Bangka barat IPM BangkaTengah = (efek wilayah) * K Bangka tengah * PDRB Bangka tengah * BM Bangka tengah IPM Bangka Selatan = (efek wilayah) * K Bangka selatan * PDRB Bangka selatan * BM Bangka selatan IPM Belitung Timur = (efek wilayah) * K Belitung timur * PDRB Belitung timur * BM Belitung timur IPM Pangkalpinang = (efek wilayah) * K Pangkalpinang * PDRB Pangkalpinang * BM Pangkalpinang 65

10 Keterangan: Y = Indeks Pembangunan Manusia X1 = Kemiskinan X2 = Produk Domestik Regional Bruto X3 = Belanja Modal Berdasarkan model estimasi diatas, dapat dilihat bahwa terdapat pengaruh variabel crosssection yang berbedabeda di setiap kabupaten dan kota di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung terhadap variabel dependen yaitu kemiskinan di enam kabupaten dan satu kota yang berada di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung. Terdapat empat kabupaten dan satu kota yang menunjukkan adanya pengaruh crossection yang positif yaitu, Kabupaten Bangka , Kabupaten Belitung , Kabupaten Bangka tengah, , Kabupaten Belitung Timur dan Kota Pangkalpinang Sedangkan dua kabupaten yang memiliki pengaruh crosssection negatif yaitu, Kabupaten Bangka Barat dan Kabupaten Bangka Selatan Nilai crosssection ini menentukan pengaruh atau efek wilayah terhadap Indeks Pembangunan Manusia. Apabila diurutkan, wilayah yang memberikan pengaruh paling besar adalah Kabupaten Belitung yaitu sebesar dan yang memberikan pengaruh kecil terhadap Indeks Pembangunan Manusia yaitu Kabupaten Bangka Selatan sebesar

11 E. Uji Statistik Uji statistik dalam penelitan ini meliputi, uji signifikansi secara bersmasama (Uji statistik F), uji signifikansi parameter individual (Uji statistik) dan koefisensi determinasi (R 2 ). 1. Uji F Uji F digunakan untuk melihat ada atau tidaknya pengaruh bersamasama yaitu: kemiskinan, Produk Domestik Regional Bruto dan belanja modal terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Kepualuan Bangka Belitung tahun Dengan menggunakan model fixed effect nilai probabilitasnya adalah yang artinya nilai probabilitasnya lebih kecil daripada tingkat kepercayaan 5%, sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa uji F signifikan dan variabel independen secara bersamasama berpengaruh terhadap variabel dependen. 2. Uji T Uji statistik digunakan dengan tujuan untuk melihat seberapa besar pengaruh dari masingmasing variabel independen yaitu variabel kemiskinan, Produk Domestik Regional Bruto dan belanja modal secara individual dalam menerangkan variasi varibel dependen. Untuk mengetahui apakah variabel independen (Kemiskinan, PDRB dan Belanja Modal) mempunyai hubungan erat terhadap Indeks Pembangunan Manusia, maka diperlukan pengujian dengan menggunakan uji statistik sebagai berikut: 67

12 Tabel 5.7 Uji Statistik Variabel Koefisien Regresi Prob. Standart Prob Indeks Pembangunan Manusia % Log Kemiskinan % Log PDRB % Log Belanja Modal % Pada Tabel 5.7 diatas menunjukkan bahwa setiap variabel independen memberikan pengaruh yang berbedabeda terhadap varaibel dependen. 1. Pengaruh kemiskinan terhadap Indeks Pembangunan di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung Hasil analisis menunjukkan bahwa kemiskinan memiliki tstatistik sebesar dan memiliki probabilitas sebesar dan koefisien regresi sebesar , artinya jika kemiskinan terjadi kenaikan sebesar 1% maka Indeks Pembangunan Manusia turun sebesar 3,39%. Dalam penelitian ini dapat diartikan bahwa variabel kemiskinan berpengaruh negatif dan signifikan pada = 5% terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung. 2. Pengaruh Produk Domestik Regional Bruto terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi kepulauan Bangka Belitung Hasil analisis menunjukkan bahwa Produk Domestik Regional Bruto memiliki tstatistik sebesar dan memiliki probabilitas 68

13 sebesar dan koefisien regresi sebesar , artinya jika PDRB terjadi kenaikan sebesar 1% maka Indeks Pembangunan Manusia naik sebesar 92,8%. Dalam penelitian ini dapat diartikan bahwa variabel PDRB secara individu berpengaruh positif dan signifikan pada = 5% terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung. 3. Pengaruh belanja modal terhadap Indeks Pembanguan manusia di Provinsi Kepualuan Bangka Belitung Berdasarkan hasil analisis belanja modal memiliki tstatistik sebesar dan probabilitas sebesar dan koefisen regresi sebesar , artinya jika belanja modal terjadi kenaikan sebesar 1% maka Indeks Pembangunan Manusia naik sebesar 8,22%. Dalam Penelitian ini dapat diartikan bahwa variabel belanja modal berpengaruh positif dan signifikan pada = 5% terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung. 3. Koefisen Determinasi (R 2 ) Koefisen determinasi digunakan untuk mengukur seberapa jauh model dalam menerangkan variasi variabel dependen. Nilai koefisiensi determinasi ditunjukkan dengan angka antara 0 sampai 1. Berdasarkan tabel 5.6 menunjukkan niali R 2 sebesar , yang artinya bahwa Indeks pembangunan Manusia di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung 97,5% dipengaruhi oleh variabel kemiskinan, PDRB dan belanja modal. Sedangkan sisanya 2,5% dipengaruhi oleh variabel lain. 69

14 F. PEMBAHASAN Berdasarkan hasil penelitian ini dengan menggunakan model diatas maka, dapat dibuat satu analisis dan pembahasan mengenai analisis faktorfaktor yang mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung yang diinterpretasikan sebagai berikut: 1. Pengaruh kemiskinan terhadap Indeks Pembangunan Manusia Pada variabel kemiskinan, hasil yang diperoleh adalah berpengaruh negatif dan signifikan terhadap Indeks Pembangunan Manusia dengan koefisien sebesar dan probabilitas , yang berarti bahwa pada saat terjadi kenaikan dari variabel kemiskinan sebesar 1%, maka IPM turun sebesar 3.39% dengan asumsi tidak ada perubahan dalam jumlah variabel. Hal ini sesuai dengan hipotesis, maka hipotesis di terima. Penelitian ini juga sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Mirza (2012) dengan judul penelitian Pengaruh kemiskinan, pertumbuhan ekonomi, dan belanja modal terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Jawa Tengah tahun Menyatakan bahwa kemiskinan berpengaruh negatif dan signifikan terhadap Indeks Pembangunan Manusia. Sehingga dengan mendasar pada hasil analisis yang didukung dengan data, maka dalam menjawab hipotesis Diduga variabel kemiskinan berpengaruh terhadap Indeks Pembangunan Manusia di 70

15 Provinsi Kepulauan Bangka Belitung terbukti bahwa kemiskinan berpengaruh dan signifikan terhadap indeks Pembangunan Manusia. 2. Pengaruh Produk Domestik regional Bruto terhadap Indeks Pembangunan Manusia Pada variabel PDRB, hasiln yang diperoleh adalah berpengaruh positif dan signifikan terhadap Indeks Pembangunan Manusia dengan koefisen sebesar dengan probabilitas , yang berarti bahwa pada saat terjadi kenaikan dari variaabel PDRB sebesar 1%, maka akan meningkatkan Indeks Pembangunan Manusia sebesar 92,8% dengan asumsi tidak ada perubahan dalam jumlah variabel bebas. Hai ini sesuai dengan hipotesis, maka hipoteis diterima. Hal ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Bhakti (2012) dengan judul penelitian Faktorfaktor yang mempengaruhi Indeks Pembangunan manusia di Indonesia tahun Menyatakan bahwa variabel PDRB berpengaruh positif dan signifikan terhadap Indeks Pembangunan Manusia. 3. Pengaruh Belanja Modal erhadap Indeks Pembangunan Manusia Pada variabel belanja modal, hasil yang diperolah adalah berpengaruh positif dan signifikan terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung dengan koefisien sebesar dan probabilitas 0,0205, yang artinya bahwa apabila terjadi kenaikan belanja modal maka Indeks Pembangunan Manusia akan meningkat sebesar 8.22% dengan asumsi tidak ada perubahan 71

16 dalam jumlah variabel bebas. Hai ini sesuai hipotesis, maka hipotesis diiterima. Hai ini sesuai dengan penelitian yang dilakukan oleh Mirza (2012) yang menyatakan bahwa variabel belanja modal berpengaruh positif dan signifikan terhadap Indeks Pembangunan Manusia. 72